单纯从技术的角度架构项目，抛开网络、硬件，性能、以及数据安全应该是我们最为关注的问题。首先从性能的角度讨论建设日百万甚至千万级的数据处理服务平台。其中各个微服务均采用Java语言开发。
-
主要使用的技术：微服务采用Spring Boot架构,消息传递处理采用RabbitMQ，缓存机制采用了Redis，数据持久化用的是MySQL，Nginx负载，以及需要访问SQLServer数据库，搜索引擎Solr，数据展示层Rest API+Mybatis+AngularJS。
-
定义微服务边界问题。边界问题应该是微服务难点之一，因为边界问题直接影响模块划分颗粒度的划分，定义不同域模型，最终会影响到整个项目的水平、甚至垂直扩展性问题，如果不合理服务重构的可能性会大幅增加。结合业务特性，项目主要划分接收器服务，派发服务,处理器服务，API服务，客户端服务以及最终展示页面服务。
-
分布式，数据库MySQL读写分离、RabbitMQ集群、Solr集群、以及多节点负载。
Spring boot可以很好的帮助开发人员整合常用的中间件，借助Spring profile加载生成不同配置，对应不同服务的配置参数，服务需要配置不同数据库甚至MQ，目前服务没有引用Spring Cloud做中心配置管理服务，单个服务启动需要独立加载服务配置。通常情况RabbitMQ生产者放入队列的速率优于后者，为了提高数据实时处理性能，避免堵塞，数据延迟，采取的措施是设置多个连接，每个链接设置多个线程同时消费，确保ACK处于有效开启状态。考虑到数据量较大，表进行了分区处理。接收器服务用于对外接受消息数据，主要拆分了接受数据模板，分发模块将接受的数据再次扭转给MQ。每个服务对应MQ设置有独立virtualhost,通过RabbitMQ将服务分离，异步处理数据。当派发服务监听到数据将数据派发给处理器服务，经过MQ扭转，处理器最终高效的讲数据最终消化，分别计算出需要给客户端处理的数据放入客户端MQ，实时并发调用第三方接口。通过MQ从数据流层面将各个服务独立拆分，服务之间互不影响，独立做各自特定的业务处理，确保数据实时处理的低延迟。
欢迎关注本人公众号，随时交流探讨。